为了充分考虑风电出力接入对电力系统的影响,提出一种基于高斯混合模型(gaussian mixture model
GMM)和自适应深度随机配置网络(deep stochastic configuration network
DeepSCN)的暂态稳定评估(transientstabilityassessment
TSA)方法。考虑影响风电出力的主要因素有风速和风向等,以风速、风向为变量构建GMM,并根据GMM对样本进行聚类,得到样本分别属于每个类别的概率;训练不同聚类中心下的自适应DeepSCN评估模型,根据样本属于不同类别的概率赋予样本输入不同评估模型后评估结果的权重,根据综合结果确定样本的稳定性,从而降低风电出力不确定性对评估精度的干扰,提高评估的准确率。在改进的IEEE39节点系统上进行测试,仿真结果表明,所提方法降低了风电出力不确定对TSA的影响,提高了评估的准确度,从而证明所提TSA方法具有较好的实用性。
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